net.apply()

Pytorch第四章多层感知机实现

nn.ReLU(),nn.Linear(256,10))definit_weights(m):iftype(m)==nn.Linear:nn.init.normal_(m.weight,std=0.01)net.apply
努力学习做大佬·2023-02-05 09:40

model.apply(fn)或net.apply(fn)

首先，我们知道pytorch的任何网络net，都是torch.nn.Module的子类,都算是module，也就是模块。pytorch中的model.apply(fn)会递归地将函数fn应用到父模块的每个子模块submodule，也包括model这个父模块自身。比如下面的网络例子中。net这个模块有两个子模块，分别为Linear(2,4)和Linear(4,8)。函数首先对Linear(2,4)和
qq_37025073·2022-11-23 12:16

Pytorch model.apply/net.apply

Pytorchmodel.apply/net.apply示例1：示例2示例3net.apply(fn:Callable[[ForwardRef(‘Module’)],NoneType])->~T介绍：Pytorch
泠山·2022-11-23 12:35

Pytorch模型定义与深度学习自查手册

目录定义神经网络权重初始化方法1：net.apply(weights_init)方法2：在网络初始化的时候进行参数初始化常用的操作利用nn.Parameter()设计新的层nn.Flattennn.Sequential
·2022-06-02 14:29

net.apply(init_weights)

importtorch.nnasnnimporttorchimportnumpyasnpdefinit_weights(m):print('m',m)iftype(m)==nn.Linear:m.weight.data.fill_(1.0)print('mw',m.weight)net=nn.Sequential(nn.Linear(3,2,bias=False),nn.Linear(2,3,bi
_Gus_·2019-01-26 18:56
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